【KMDS-20350】カマタ映像熟女100選8時間 在这段被下架的视频里，谷歌前CEO说了许多真话

开端：Founder Park【KMDS-20350】カマタ映像熟女100選8時間

Google 前 CEO ，「当今照旧不是 Google 职工」的施密特（Eric Schmidt）前不久在斯坦福作念了一次共享。

共享被拍成视频上传到斯坦福在线课 YouTube 官号，其中有 40 多分钟施密特与学生 Q&A 的顺序。

因为不雅点太径直，讲话太简直，施密特的共享上了新闻。

斯坦福官号把视频都荫庇了。

临了施密特在邮件采访中对「诞废话论」表现谈歉。

着名科技博主阑夕回归了施密特共享的重心内容，TLDR。著作后头也附上了施密特的全程问答。

当今的谷歌为什么在 AI 领域被 OpenAI 压着打？因为谷歌以为让职工尽早回家和均衡作事比赢得竞争愈加辛苦。如果你的职工每个星期只来公司上一天班，你如何可能比得过 OpenAI 或是 Anthropic？

望望马斯克，望望台积电，这些公司之是以胜利，即是因为能够卷职工，你必须要把职工逼得够紧才能获胜，台积电会让物理学博士第一年下工场干活，你们能遐想好意思国的博士生去活水线吗？

我方犯过许多诞妄，比如也曾以为英伟达的 CUDA 是很蠢的编程语言，但当今 CUDA 是英伟达最得力的护城河，总共的大模子都要在 CUDA 上运行，而独一英伟达的 GPU 扶助 CUDA，这是其他芯片撼动不了的组合。

还有微软跟 OpenAI 配合时我方也以为难以置信，微软如何能把最辛苦的 AI 业务外包给那种小公司啊，结果再次看走了眼，再瞧瞧苹果在 AI 上的温吞，大公司真实都官僚化了，立志逼都在创业。

TikTok 给好意思国东谈主上了一课，在座列位年青东谈主以后如果创业，能偷音乐什么的就速即去作念——似乎是在黑 TikTok 早期纵情盗版 BGM——如果你作念成了，就有钱雇佣最顶级的讼师帮你擦屁股，如果你没作念成，那就没东谈主会告状你。

OpenAI 的星际之门在宣传时说需要 1000 亿好意思金，施行上可能 3000 亿都打不住，能源缺口太大了，给白宫提过建议，好意思国以后要么跟加拿大打好联系，水电资源丰富，劳能源低廉，而且够近，要么去和阿拉伯国度套近乎，让他们来作念主权投资。

欧洲照旧没戏了，布鲁塞尔（欧盟总部所在地）一直都在谗谄科技创新的契机，可能法国还有点但愿，德国不行，其他欧洲国度就更不必提了，印度是好意思国盟友里最辛苦的扭捏州，以及好意思国照旧失去了中国。

开源很好，谷歌历史上的大部分基础设施也都受益于开源，但是说真话，AI 行业的成本太高了，开源使命不起，我方投资的法国大模子 Mistral 将会转为闭源道路了，不是总共公司都甘心且有才智像 Meta 一样当冤大头。

AI 会让富者愈富、穷东谈主恒穷，国度亦然，这是一场强国之间的游戏，莫得时候资源的国度需要拿到加入强国供应链的门票，不然也将错过盛宴。

AI 芯片属于高端制造业，产值很高，但不太可能拉动作事，你们可能没几个东谈主去过芯片制造厂，里面全是机械化坐蓐，不需要东谈主，东谈主又笨又脏，是以不要指望制造业恢复，苹果把 MacBook 的产线迁回德州不是因为德州工资低，因为根柢不必再大领域雇东谈主了。

历史上，电力在引入工场之后并不比蒸汽机创造了更多的坐蓐力，是过了随机 30 年傍边，散布式电源改进了车间布局，推动拼装系统的出现，再才开动了坐蓐力的飞跃。当今的 AI 和当初的电力一样，有价值，但还需要组织创新，才能真实拿到广阔的答复，面前人人都还只是在摘取「低落的果实」。

01 

三个会改造改日的 AI 时候

主理东谈主：你如何看 AI 在短期内的发展？在你这里短期的界说应该是改日一两年，是吧？

Eric Schmidt：事情发展得太快了，嗅觉每隔六个月，我就要再行作念一次对于改日的演讲。这里有莫得盘算推算机科学专科的？有莫得东谈主能给人人讲解注解一下，什么是百万 token 凹凸文窗口？

听众：基本的含义是，发问 prompt 可以用一百万个 token 或者一百万个词，或者其他近似的东西。

Eric Schmidt ：是以百万 token 意味着你可以薄情一个一百万词长度的问题。

听众：是的，我知谈这是面前 Gemini 的一个大场合。

Gemini 官网先容（汉文翻译为插件成果，感谢千里浸式翻译）

Eric Schmidt：不，他们的方针是到一千万。Anthropic 照旧达到了 20 万，还在络续增长。方针是一百万及以上，可以遐想 OpenAI 也有近似的方针。接下来有谁能给咱们一个时候界说，讲解注解一下什么是 AI Agent 吗？

听众：AI agent 即是在网上实践任务，代表你来购买东西，以及近似的多样操作。

Eric Schmidt ：是以 agent 即是实践某种任务的东西，另一个界说是一个具有顾虑功能的大型语言模子。再问一个问题，盘算推算机科学的同学，有东谈主能讲解注解一下什么是 Text-to-Action 吗？

听众 ：即是把笔墨扩张到更多文本，输入文本，然后 AI 把柄文本触发操作。

Eric Schmidt：另一个界说是把语言调遣成 Python——一种我从没猜测还能络续存活的编程语言。但当今 AI 的一切都是用 Python 来作念的。最近有一种刚刚发布的新语言叫 Mojo，它似乎终于解决了 AI 编程的问题，不外咱们还要望望在 Python 总揽风物下，它能不成生涯下来。

再问一个时候问题，为什么 Nvidia 价值两万亿好意思元，而其他公司却堕入窘迫？

听众 ：时候原因嘛。我认为这主要归结于代码运行的优化。面前大多数代码需要在经过优化的环境中运行，而面前独一 Nvidia 的 GPU 可以作念到这少许。事实上其他公司有才智开发多样时候，可能领有长达十年的软件开发陶冶，但它们莫得有益针对机器学习进行优化的团队。

Eric Schmidt： 我可爱把 CUDA 看作是 GPU 的 C 语言。这是我可爱的矫捷方式。它在 2008 年降生，我一直以为它是个糟糕的语言，但它却成为了主流。当今有一整套开源库，它们都是针对 CUDA 高度优化的。构建这些时候堆栈的总共东谈主都忽略了这少许。咱们称之为 vlm 时候，加上其他近似的开源库，它们都为 CUDA 作念了优化。这对竞争敌手来说很难复制。

以上这些意味着什么？

在接下来的一年里，你会看到更大领域的凹凸文窗口、Agent 和 Text-to-Action 的功能。当它们被大领域应用时，影响将比咱们当今看到的酬酢媒体带来的广阔冲击还要大，至少在我看来是这样。在凹凸文窗口里，你可以把它动作短期顾虑来用，领域能作念得这样大，这太让东谈主忌惮，时候上服务和盘算推算黑白常复杂的。

短期顾虑的趣味之处在于，让它读 20 本书，把这些书的文本输入进去作为查询，让它告诉你书的内容。东谈主类大脑会健忘中间的部分。当今有一些东谈主在构建基本的 LLM Agent。它们的作事方式是，比如读化学类的内容，发现其中的化学旨趣，然后进行测试，再把结果加入到它们的矫捷中。这荒谬强劲。

第三点，即是我提到的文本到动作。举个例子，政府当今正在探求阻难 TikTok。咱们不知谈会不会真实发生。如果 TikTok 被禁了，我建议你们对你们的 LLM 说：复制一个 TikTok，获取所灵验户，获取总共音乐，加入我的偏好，30 秒内生成并发布。如果一个小时内没火，那就换个近似的作念法，这即是大呼。砰砰砰，随即就成了。

你明显吗？如果你能从淘气语言径直生成淘气的数字教唆，这基本上即是这个场景下 Python 的作用。遐想一下，每个东谈主都有一个能按你条目作事的规范员，而不再是那些为我作事，但不听话的规范员。（笑）规范员们都知谈我在说什么。遐想一下，一个不放浪的规范员，真实按你的条目去作念，还不必付那么多钱。而且这些规范员是无尽供应的。而这些……

主理东谈主：都会在改日一两年内终了。

Eric Schmidt：很快就会终了。我荒谬信托它们会鄙人一波时候波澜中发生。

听众：你提到扩张凹凸文窗口、代理和 Text-to-Action 的谀媚将带来难以遐想的影响。源头，为什么这些谀媚很辛苦？其次，我知谈你无法先见改日，但你为什么认为这会超出咱们面前的遐想？

Eric Schmidt：我认为主如果因为扩张凹凸文窗口能够解决时效性的问题。现时的 AI 模子约莫需要一年时候来检修，包括 6 个月准备，6 个月检修和 6 个月微调，是以它们老是有点滞后。但扩张后的凹凸文窗口可以让你输入最新的信息，这样的凹凸文功能荒谬强劲，就像谷歌那样能够及时更新。

对于 Agents 模子，我举个例子。我建了一个基金会，资助了一个非渔利组织，他们启动了一个风物，有一个叫作念 Chemcrow 的用具，它是基于大语言模子的系统，用来学习化学常识。他们用这个系统生成卵白质方面的化学假定，然后实验室会在晚上作念测试，系统再络续学习。这极大加速了化学和材料科学领域的研究进展。

我认为「Text-to-Action」可以矫捷为多量低价规范员带来的成果。不外我以为咱们还莫得真实矫捷，当每个东谈主都有一个我方的规范员的时候会发生什么，他们作念的是你的专长，不是肤浅的开关灯那样的事。

你可以遐想一个场景，比如你不可爱 Google。就说，帮我造一个 Google 的竞争敌手，搜索网页、搭建界面、加入生成式 AI，30 秒内作念好，咱们来望望成果。这些老牌公司，比如 Google，就很可能会受到这种曲折的胁制，咱们等着看。

02 

「我照旧不是 Google 职工了」

主理东谈主：你在 Google 作事了许多年，他们发明了 Transformer 架构，Peter（Peter Norvig，前 Google Research 的工程总监）是主导者之一。感谢像 Peter 和 Jeff Dean 这样的灵巧东谈主。不外当今，Google 似乎照旧在主动权上失去了上风，OpenAI 照旧赶上来了。我看到的最新名次中，Anthropic 的 Claude 排在了前边。我问过 Sundar（桑达尔·皮查伊），他莫得给我一个明确的回答。也许你有一个更清澈或客不雅的讲解注解，说说那里到底发生了什么。

Eric Schmidt：我照旧不是 Google 的职工了。坦率地说，Google 愈加正经作事与生活的均衡，早早放工和居家办公，似乎比打班师更辛苦。初创公司的胜利诀窍就在于职工拚命作事。我很对不起，说得这样径直，但事实即是如斯。如果你们毕业后创办公司，你们不会让职工每周只来公司一天，大部分时候在家作事。如果想和其他初创公司竞争，这样作念是行欠亨的。

主理东谈主：Google 早期的情况和其时的微软很像……

Eric Schmidt：是的。

在咱们这个行业，有一种常见的放浪：一些公司以荒谬创新的方式赢得阛阓，透顶主导了一个领域，但却无法胜利过渡到下一个阶段。

这种情况有许多。我认为首创东谈主很辛苦【KMDS-20350】カマタ映像熟女100選8時間，这黑白常辛苦的问题，他们掌舵公司。天然首创东谈主经常难以相处，对职工条目尖酸，但他们也推动了公司上前发展。

尽管咱们可能不可爱 Elon（马斯克）的一些个东谈主举止，但望望他在作事上作念了什么。我和他共进晚餐那天，他一直在来去遨游。我其时在蒙大拿，而他那天晚上十点还要飞去插足凌晨与 xAI 的会议。

我去台湾的时候，感受到不同的地方有不同的文化，我印象长远的是，台积电（TSMC）有一个章程，新入职的物理学博士要先在工场地下室作事。你能遐想让好意思国的博士去作念这种作事吗？险些不可能。

作事结果是不同的。我之是以对作事的问题如斯尖酸，是因为这些系统存在汇集效应。时候荒谬关键，而在大多数行业中，时候并不那么辛苦，他们有饱和的时候。适口可乐和百事可乐会一直存在，两者的竞争也会持续下去，像冰川一样稳重变化。

当我与电信公司配合时，一般的电信合同需要 18 个月才能签署。我以为没必要这样久，事情应该尽快完成。咱们当今正处在增长和收益的岑岭期，这时候还需要一些豪恣的主张。

比如微软决定与 OpenAI 配合时，我其时以为那是最愚蠢的主张之一。微软把 AI 教唆权交给了 OpenAI 和 Sam 的团队，这简直不可想议。然则今天，他们正迟缓成为最有价值的公司之一，与苹果的竞争不相凹凸。苹果在 AI 方面莫得好的解决决策，看起来微软的策略胜利了。

03 

模子的差距正在拉大

Eric Schmidt：你刚才问，接下来会发生什么，每隔六个月，我的主张都会有所扭捏。咱们当今处于一个奇偶触动的周期波动中。就面前来看，前沿模子之间的差距——当今独一三种模子——和其他模子之间的差距似乎在拉大。六个月前，我还认为差距在削弱，是以我投了许多钱给一些小公司，不外当今我不那么笃定了。

我开动和大公司谈，大公司告诉我，他们需要 100 亿、200 亿、500 亿，致使 1000 亿资金。

主理东谈主：方针是 1000 亿，对吧？

Eric Schmidt：是的，很难很难。我和 Sam Altman 是好一又友，他认为可能需要 3000 亿，致使更多。我告诉他，我照旧盘算推算过所需的电力了。我上周五去了白宫，开诚布公告诉他，咱们需要和加拿大搞好联系，因为加拿大不仅东谈主好，还匡助发明了 AI，何况有许多水电资源。而咱们国度莫得饱和的电力来撑持这个发展。

另一个弃取是让阿拉伯国度出资。我个东谈主很可爱阿拉伯，也在那里呆过很永劫候。但他们不会顺从咱们的国度安全功令，而加拿大和好意思国事可以一齐配合的。

主理东谈主：没错。是以这些价值 1000 亿、3000 亿的数据中心，电力会形成稀缺资源。

Eric Schmidt：是的。顺着这个想路，如果 3000 亿都要投到 Nvidia 身上，你知谈该买什么股票了，对吧？（笑）天然，我不是在推选股票。

主理东谈主：没错。咱们将需要更多的芯片，Intel 正从好意思国政府取得多量资金，还有 AMD，他们都在努力建造芯片工场。

Eric Schmidt：如果现场有使用 Intel 芯片的斥地，请举手（听众举手）。它的左右似乎到此为止了。

主理东谈主：Intel 也曾确乎是左右者。而当今是 Nvidia 的左右。那么，像 CUDA 这样的时候壁垒，是否有其他公司可以作念？我前几天和另一位创业者聊过，他会把柄能取得的资源，在 TPU 和 Nvidia 芯片之间切换使用。

Eric Schmidt：因为他莫得其他弃取。如果他有无尽的资金，今天他顺服会弃取 Nvidia 的 B200 架构，因为那样速率更快。我不是在示意什么，竞争天然是功德。我和 AMD 的 Lisa Sue（苏姿丰）宝贵盘考过这个事情，他们开发了一个系统，可以将 CUDA 架构调遣成他们我方的架构，叫作念 Rocm。面前还没皆备施展作用，他们还在络续改进。

04 

咱们会经历一场广阔的泡沫，

然后阛阓会我方诊疗

听众：你对 AI 的出路荒谬乐不雅。你以为是什么推动了这种跨越？是更多的资金？照旧更多的数据？或者是时候上的冲破？

Eric Schmidt：我基本上是看哪个风物都投，因为我也说不准哪个能成。而且，当今有一大堆资金随着我一齐进来。我以为，部分原因是早期投资照旧赚到钱了，当今那些大资金的投资者，天然他们不太懂 AI，但他们以为每个风物都得加点 AI 元素，是以当今险些总共的投资都形成了 AI 投资。他们分不出好坏。我矫捷的 AI，是那种真实能学习的系统，我认为这才算数。

另外，当今有些荒谬先进的新算法，它们照旧不局限于 Transformer 架构了。我有个一又友，亦然我长久的配合股伴，他作念出了一种全新的非 Transformer 架构，我在巴黎资助的一个团队也说他们有近似的创新，斯坦福这边也有不少新动向。

临了，阛阓上宽敞信托，开发智能时候会带来广阔的答复。比如说，你给一家公司投了 500 亿好意思元，那你顺服但愿通过智能时候赚回一大笔钱。是以咱们可能会经历一个广阔的投资泡沫，然后阛阓会自我诊疗。往常一直都是这样，当今可能也不例外。

主理东谈主：你之前提到，当今头部公司正在越拉越开距离。

Eric Schmidt：对，当今确乎是这样。法国有家公司叫 Mistral，他们作念得很好，我也投资了他们。他们推出了第二版模子，但第三版可能会是顽固的，因为成本太高。他们需要收入，不成再免费提供模子了。

开源和闭源之间的争论在咱们行业里荒谬浓烈。我个东谈主的通盘作事生涯都成立在东谈主们甘心共享开源软件的基础上。我作念的时候作事都是开源的，谷歌的许多中枢时候亦然开源的。但是当今可能因为成本成本简直太高，软件的开发方式可能会发生根人道的变化。

我个东谈主以为，软件规范员的坐蓐力至少会翻倍。当今有三四家软件公司在努力终了这个方针，我也投了这些公司。他们的方针是升迁软件规范员的效用。我最近见到的一个很趣味的公司叫 Augment。我老是想着单个规范员，但他们的方针其实是那些大型软件团队，这些团队可能有几百万行代码，但没东谈主能搞明晰总共代码的运行细节。这个问题荒谬相宜用 AI 来解决。他们能得益吗？我但愿能。

主理东谈主：是以，还有许多问题要盘考。

听众：对于非 Transformer 架构，我以为情景模子之类的架构人人盘考得未几，但当今它们又有了更多的进展，你在这个领域看到了哪些新进展？

Eric Schmidt：我对数学了解不够深，这里的数学荒谬复杂。但基本上，它们即是用不同的顺序来作念梯度下落和矩阵乘法，速率更快、更好。Transformers 是一种同期进行乘法运算的系统化方式，我是这样矫捷的。它跟这个近似，但数学旨趣不同。

听众：你是工程师出身，探求到这些模子改日可能具备的才智，咱们是否还需要花时候学编程？

Eric Schmidt：这就好比你照旧会说英语了，为什么还要络续学英语呢？学习老是能让东谈主更进一竿。你得矫捷这些系统的作事旨趣。

05 

性爱故事

散布式盘算推算解决不了 

AI 的算力问题

听众：两个肤浅的问题：一是大型语言模子的经济影响，是否比你最开动瞻望的阛阓影响更慢？二是你认为学术界应该取得 AI 补贴吗？照旧应该跟大公司配合？

Eric Schmidt：我一直在努力推动为大学成立数据中心。如果我是这里的盘算推算机科学系的栽种，我会荒谬不欢畅，因为我没方针和研究生们一齐开发那些算法，而且还被动跟那些大公司配合。在我看来，这些公司在这方面作念得并不够。我和一些栽种聊过，他们许多东谈主都得花多量时候等 Google Cloud 的使用配额。这是一个旺盛发展的领域，正确的作念法即是把资源提供给大学，我正在努力推这件事。

至于你提到的劳能源阛阓的影响问题，我基本上信托，高技能型的大学栽种和研究的作事应该会没问题，因为东谈主们会和这些系和谐起干活儿。我以为这些系统和之前的时候波澜没什么不同，那些危急的作事和不太需要东谈主类判断的作事最终会被替代。

听众：你有莫得研究过散布式环境？我问这个是因为，搭建大型集群很困难，但 MacBook 照旧很强劲的。全寰球有许多微型机器。你以为像 Folding@home 的主张能用来作念检修吗？

注："Folding@home" 是一个应用全球散布式盘算推算资源的风物，应用全球参与者的电脑闲置资源来进行卵白质折叠的盘算推算。

Eric Schmidt：散布式环境的确是个挑战。搭大型集群确乎抑遏易，但每个 MacBook 都有我方的算力。全球有那么多微型机器，把它们谀媚起来的主张确乎有后劲。这可以用来作念检修，但还有许多时候细节需要解决。

咱们深入研究过这个问题，这些算法的作事旨趣是这样的：你有一个荒谬大的矩阵，基本上即是进行乘法运算。你可以遐想这个历程是反复进行的。这些系统的性能皆备取决于数据从内存传输到 CPU 或 GPU 的速率。施行上，Nvidia 的下一代芯片照旧把这些功能都集成到了一个芯片上，当今这些芯片照旧荒谬大，功能都集成在了一齐。而且封装历程荒谬致密，芯片和封装都是在无尘室里完成的。是以面前来看，超等盘算推算机和光速传输，尤其是内存之间的互连，才是关键身分。因此，我认为在短期内终了你说的这少许的可能性不大。

主理东谈主：有莫得可能把大语言模子拆分开来？

Eric Schmidt：要这样作念，你得有上百万这样的模子。而且你发问的方式会变得荒谬稳重。

06 

改日咱们可以不睬解 AI，

但需要知谈它们的规模

主理东谈主：我想换个话题，谈点玄学性的东西。旧年你和 Henry Kissinger（基辛格）、Daniel Huttenlocher（丹尼尔·赫滕洛彻）一齐写了一篇著作 ，探讨了常识的本色过甚演变。我最近也跟别东谈主聊到过这个话题，大多数历史时代，东谈主类对寰宇的矫捷带有好意思妙色调，直到科学创新和发蒙清爽的到来。你们的著作中说，当今的模子变得越来越复杂、难以矫捷，以至于咱们对它们的里面机制不再那么明晰。

费曼也曾说过，「我创造不出的东西，我也无法矫捷。」这句话我最近也提过，但面前看来，东谈主们似乎在创造一些连我方都不太明显的事物。这是否意味着咱们对常识的矫捷正在发生转念？咱们是否需要开动接收这些模子的论断，即便它们无法给出清澈的讲解注解？

Eric Schmidt：让我打个譬如，这有点像年青东谈主。如果你家里有青少年，你知谈他们是东谈主，但不是总能知谈他们是如何想的。然则，咱们的社会照旧学会了如何适应他们的存在，何况知谈他们终将练习。是以，咱们可能会有一些常识系统，咱们无法皆备矫捷，但咱们能够了解它们的规模。咱们知谈它们能作念什么，不成作念什么。这可能照旧是咱们能够期待的最好结果了。

主理东谈主：您以为咱们能掌抓这些规矩吗？

Eric Schmidt：我以为咱们能处置。咱们每周盘考的小团队都以为，咱们将来可能会用上那种抵抗性的 AI 时候。遐想一下，将来会有公司有益作念这个，你给他们钱，他们就帮你测试 AI 系统，找舛错，就像当今的那种「红队」一样，只不外此次用的是 AI。通盘行业都会搞起这种 AI 抵抗 AI 的事情，荒谬是那些咱们还搞不太懂的部分。我以为这挺靠谱的。斯坦福何处也可以探求一下这个场合。如果有研究生对如何破解这些大模子感意思意思，研究它们的作事旨趣，这对他们来说是个可以的技能点。是以我以为这两件事会一齐跨越。

听众：刚才您提到与抵抗性 AI 研究的驳倒，除了可想而知的升迁 AI 性能模子除外，还有什么问题是咱们需要解决的？为了让 AI 真实作念咱们想要的事，主要挑战是什么？

Eric Schmidt：确乎要升迁更高性能的模子。你必须假定，随着时候跨越，AI 的幻觉会有所减少，天然我并不是说它会皆备褪色。你还得假定有顺序来考据成果，是以咱们需要知谈结果是否达到了预期。

比如我刚提到的 TikTok 竞争者的例子。趁便说一句，我并不是建议你们违章窃取总共东谈主的音乐。如果你是硅谷的创业者——我但愿你们都会成为这样的创业者——如果你的居品火了，那你就会请一大批讼师来帮你解决问题；但如果没东谈主用你的居品，那么就算你盗用了总共内容，也没什么联系。但别把我这话当真啊。

硅谷会进行这些测试，何况解决这些问题。这是咱们常常的处理方式。是以我信托，将来咱们会看到越来越多的高性能系统，测试也会越来越致密，最终会有抵抗性测试来确保 AI 在可控的范围内。在时候上，咱们称之为「链式想维推理」。东谈主们预期，改日几年内，你将能够生成 1000 步的链式推理，就像按照食谱作念菜一样。你可以按照食谱一步步来，然后考据最终的结果是否正确。系统即是这样运作的。天然，除非你是在玩游戏。

07 

乌有信息短期看起来无解

听众：如何驻扎 AI 在公众公论中制造乌有信息，尤其是在行将到来的选举中？从短期和长久来看，有什么解决决策吗？

Eric Schmidt：在行将到来的选举中，致使全球范围内，大多数乌有信息都阐发过酬酢媒体传播，而且面前酬酢媒体公司还莫得饱和的力量来经管这些信息。如果你望望 TikTok，有东谈主月旦 TikTok 偏向某种乌有信息，而不是另一种。我以为咱们在这方面乱成了一团，咱们需要学习若何批判性想考。这可能是个笨重的挑战，但只是是有东谈主告诉你某件事，不虞味着它即是真实。

听众：会不会走向另一个极点？真事反而没东谈主信托了？有东谈主抽象这种放浪为「意志论危机」。

Eric Schmidt：我以为咱们当今靠近一个信任危机。我认为，对社会来说最大的胁制是乌有信息，因为咱们在制造乌有信息这方面会越来越猛烈。我经管 YouTube 的时候，遭遇的最大问题是，东谈主们会上传假视频，致使让有东谈主因此命都没了，咱们其时还有个「无亏损策略」，听起来很忌惮吧。

注：YouTube 不允许任何饱读动危急或违章举止的内容，这些举止可能导致严重的体魄伤害或亏损。

想试着解决这些问题真实很晦气，那时候还莫得生成式 AI。是以说真话，我没荒谬好的解法。

主理东谈主：时候妙技不是全能的解决方针，但有一个看起来可以缓解这个问题的顺序，即是公钥认证。比如说，当拜登上台演讲的时候，为什么不成像 SSL 那样给他说的话加上数字签名呢？或者名东谈主或公世东谈主物发言时，他们能不成有我方的公钥呢？就像我把信用卡信息给到亚马逊时，我知谈收件方确乎是亚马逊。

Eric Schmidt：这确乎是一种公钥认证的方式，再加上其他考据妙技，确保咱们知谈信息的开端。

我跟东谈主合写过一篇论文，扶助的即是你刚才论点，可惜的是，这篇论文皆备没起到什么作用。是以可能系统并莫得像你说的那样被组织起来解决这个问题。

总体来说，CEO 们的方针都是追求最大化收入，为了作念到这少许，他们必须追求用户的最大参与度。要最大化参与度，就意味着要引发更多的震怒情感。算法会优先推送那些让东谈主震怒的内容，因为那样能带来更多收入。是以，举座上存在一种偏向极点内容的倾向，而且这不分阵营。这是咱们的社会中必须要解决的问题。

对于 TikTok 的解决决策，咱们之前暗里聊过。小时候，有个叫作念「对等时候功令」的章程。因为 TikTok 其实并不是酬酢媒体，它更像是电视，是有规范员在控制内容的。寥落据浮现，好意思国的 TikTok 用户平均每天花 90 分钟看 200 个视频，这数目荒谬大。政府可能不会去制定对等时候功令，但某种风物的均衡是必要的。

08 

大模子是少数国度才有经历参与的竞争

听众：就国度安全或利益来说，你认为 AI 在与中国的竞争中会施展什么作用？

Eric Schmidt：我曾担任 AI 委员会主席，这个委员会宝贵研究了这个问题。申诉有 752 页，你可以去望望。我肤浅回归一下：咱们当今最初，咱们需要络续保持最初地位，而且需要多量资金来终了这少许。

大致情况是，如果前沿 AI 模子络续发展，少数开源模子也参与进来，那么独一少数几个国度有经历参与。那些领有多量资金、强劲栽种体系，何况有取胜决心的国度。好意思国事其中之一，中国亦然。也许还有其他国度。但可以顺服的是，在你们豆蔻年华，好意思国和中国之间的常识领域的竞争将是最大的抵抗。

好意思国政府基本上照旧阻难向中国出口 Nvidia 芯片，天然他们不允许说这个，但确乎是这样作念的。咱们在芯有顷候上约莫最初中国 10 年。在光刻机时候方面，咱们也最初了约莫 10 年。改日我猜咱们还能再最初几年。芯片法案是特朗普政府的决定，并得到了拜登政府的批准。

主理东谈主：您认为现时政府和国会是否听取您的建议？您认为他们会进行这样大领域的投资吗？除了芯片法案除外，是否会络续树立大型 AI 系统？

Eric Schmidt：正如你所知，我教唆了一个非雅致的小组，这个小组不是官方性质的小组，这个小组包括了总共常见的 AI 领域的参与者。往常一年里，这些参与者薄情的建议成为了拜登政府 AI 领域决策的基础，这个法案可能是历史上最长的总统教唆。

注：好意思国拜登总统于旧年 8 月 9 日发布的《对于解决好意思国在特定国度对某些国度安全时候和居品的投资问题的行政大呼》（Executive Order on Addressing United States Investments in Certain National Security Technologies and Products in Countries of Concern）

主理东谈主：你正在鞭策荒谬竞争研究风物。

Eric Schmidt: 这是行政办公室的施行实践法案。他们正在忙于落实细节，到面前为止作念得可以。举个例子，旧年咱们盘考过一个问题：如何检测系统中的潜在危急。这种系统可能照旧学到了一些危急的东西，但你却不知谈该问什么。换句话说，这是个中枢问题。系统学到了一些不好的东西，但它不会告诉你学到了什么，而你也不知谈该如何发问。这里面有许多胁制，比如它可能学会了你不了解的化学羼杂方式。是以当今许多东谈主都在努力解决这个问题。

最终，咱们在备忘录中设定了一个阈值，叫作念 10^26 次方浮点运算，它是一种盘算推算才智的酌量圭臬。越过这个阈值时，你必须向政府申诉你的举止。这是功令的一部分，欧盟设定的阈值是 10 的 25 次方，但分歧不大。我认为这些时候区别最终都会褪色，当今的时候可以进行「联邦检修」，也即是可以将不同部分组合起来进行检修。是以咱们可能无法皆备幸免这些新时候带来的胁制。

主理东谈主 ：传奇 OpenAI 照旧不得不这样作念，部分原因是因为电力浪掷太大，莫得一个地方能单独承担总共的盘算推算量。

09 

AI 是有钱东谈主的游戏，

富者愈富

听众：《纽约时报》告状 OpenAI 用他们的作品检修模子。您认为这对数据使宅心味着什么？

Eric Schmidt：我在音乐版权方面有许多陶冶。在 60 年代，有一系列诉讼，最终达成了一个公约，即是每次你的歌曲被播放的时候，不管听众是否知谈你是谁，你都会得到一定的版税，这笔钱会被存入你的银行账户。我猜改日的情况也会近似，会有许多诉讼，最终达成某种公约，章程使用这些作品时必须支付一定比例的收入。你可以望望 ASCAP（好意思国作曲家、作者和刊行商协会）和 BMI（Broadcast Music， Inc.，一家好意思国扮演权组织）的例子，天然看起来有点过期，但我认为最终的情况会是这样。

听众：看起来有几家公司在主导且会络续 AI 领域，这些公司似乎恰是总共反左右法关注的对象。你如何看这两个趋势？你以为监管机构会拆分这些公司吗？这会对行业产生什么影响？

Eric Schmidt：在我的作事生涯中，我也曾推动过拆分微软，但它并莫得被拆分。我也努力让谷歌不被拆分，结果它也没被拆分。是以在我看来，只须这些公司幸免成为像 John D. Rockefeller（圭臬石油公司首创东谈主）那样的左右巨头，趋势就不是拆分。这即是反左右法的由来。

我不认为政府会聘请行动。你看到这些大公司主导阛阓的原因是，独一它们有资金建造这些数据中心。是以我的一又友 Reed Hastings（Netflix 联创兼 CEO）和 Elon Musk 都在这样作念。

是以富者愈富，穷者只可竭力而为。这是事实，这是富国的游戏，需要大批成本、多量时候东谈主才和强有劲的政府扶助。还有许多其他国度有多样问题，他们莫得这些资源，是以他们必须与其他国度配合。

听众：你花了许多时候帮年青东谈主创造金钱，对这件事很有体恤。对在座的同学们作事生涯的这个阶段以及改日，有什么建议吗？

Eric Schmidt：我对你们快速展示新主张的才智印象长远。在我参与的一个黑客松中，获胜团队的任务是让无东谈主机在两座塔之间遨游。他们在一个造谣无东谈主机空间里完成了这个任务，让无东谈主机矫捷了「在…之间」的真理，用 Python 写了代码，在模拟器中胜利让无东谈主机穿过了塔楼。如果是专科规范员来作念这件事，可能需要一两周的时候。

我要说的是，快速制作原型的才智确乎荒谬辛苦。作为企业家，问题之一即是一切都发生得荒谬快。当今，如果你不成在一天内应用多样用具作念出原型，你就得好好想想了，因为你的竞争敌手能完成。

是以我的建议是，当你开动探求创业，写一份贸易磋磨是好的，你应该让电脑帮你写贸易磋磨，用这些用具快速将你的主张飞动为原型黑白常辛苦的。因为可以顺服的是，在另一家公司、另一所大学或者你从未去过的地方，有东谈主也在作念一样的事。